多数据的英文解释翻译、多数据的的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 multidata

分词翻译：

多数的英语翻译：

majority; many; multiplicity; multitude
【医】 multi-; pluri-; poly-

据的英语翻译：

according to; depend on; evidence; occupy

专业解析

"多数据的"是一个汉语技术术语，尤其在信息技术和大数据领域常见。从汉英词典角度分析，其核心含义和对应英文表达如下：

1. 字面含义与核心翻译

• 多数据： "多"表示"多个"、"多种"、"大量"；"数据"即"data"。
• 的： 此处作为形容词性后缀，表示"具有...性质的"或"与...相关的"。
• 核心英文对应词：Multi-data。 这是最直接、最常用的翻译，强调涉及多个数据源、数据集或数据类型的概念。

2. 技术语境下的详细含义 "多数据的"描述的是涉及、处理或来源于多个不同数据源、数据集或数据类型的场景、系统或方法。其核心内涵包括：

• 来源多样性： 数据可能来自不同的系统、平台、传感器、数据库或外部接口。
• 类型多样性： 数据可能包含结构化数据（如数据库表）、半结构化数据（如JSON、XML）和非结构化数据（如文本、图像、视频）。
• 整合与分析： 该术语常隐含需要对这些异构数据进行集成、融合、关联或联合分析的需求。其目标是从多个数据视角获取更全面的信息、洞察或支持更复杂的应用。
• 与"单数据"对比： 区别于仅依赖单一数据源或单一类型数据的处理方式。

3. 典型应用场景

• 多数据源分析： 整合来自CRM、ERP、网站日志等多个系统的数据进行用户行为分析或业务决策。
• 多模态学习： 在人工智能领域，同时处理文本、图像、语音等多种类型数据（即多模态数据）的机器学习任务。
• 数据融合： 将来自不同传感器或来源的数据进行融合，以提供更准确或更完整的信息（如环境监测、自动驾驶）。
• 联邦学习： 一种分布式机器学习技术，允许多个参与方在不共享原始数据的前提下协作训练模型，本质上是利用"多数据的"进行建模。

4. 与相关术语的辨析

• 多元数据： 含义与"多数据的"高度重叠，常可互换使用。"多元"更强调数据类型的差异性。
• 海量数据： 侧重于数据的规模巨大（Volume），是"大数据"的一个特征，但不必然强调来源或类型的多样性。
• 异构数据： 侧重于数据结构或格式的差异（Variety），是构成"多数据的"场景的一个重要方面。

权威参考来源：

1. 全国科学技术名词审定委员会 (China National Committee for Terminology in Science and Technology)：作为中国科技名词规范权威机构，其审定的术语具有标准性。其平台提供了大量信息技术术语的中英文对照。 [来源：全国科学技术名词审定委员会术语库]
2. ISO/IEC 20546:2019 Information technology — Big data — Overview and vocabulary：国际标准化组织的大数据标准术语定义，为理解相关概念（包括涉及多源、多类型数据的处理）提供了国际共识。 [来源：ISO/IEC国际标准]
3. 学术文献与教材：如周志华《机器学习》等权威教材在涉及多模态学习、集成学习等章节会自然涵盖"多数据的"处理概念和方法。 [来源：计算机领域经典学术著作]
4. 行业白皮书与研究报告：如中国信息通信研究院发布的《大数据白皮书》等，常讨论多源数据融合、跨域数据分析等应用，是"多数据的"技术实践的重要体现。 [来源：工信部直属科研机构报告]

网络扩展解释

“多数据”是一个组合词汇，需从“多”和“数据”两个维度理解，并结合实际应用场景分析其含义。以下是综合不同来源的解析：

1.基本定义

• “多”的含义：指数量大、种类丰富或来源广泛（）。例如超过单一数据源或超出常规处理规模的数据集合。
• “数据”的定义：指科学实验、统计、观测等过程中获得的数值或信息（）。

结合两者，“多数据”可理解为涉及大量、多种类或来源广泛的数据集合。

2.核心特点

• 多样性：包含结构化（如数据库表格）、半结构化（如JSON）、非结构化（如图像、文本）等数据类型（）。
• 多源整合：可能来自传感器、社交媒体、业务系统等多个渠道（）。
• 技术适配性：需采用分布式存储、并行计算等方案处理（）。

3.应用场景

• 数据共享与优化：通过多数据源整合减少冗余，提升一致性和处理效率（）。
• 商业分析：例如结合销售数据、用户行为日志等多维度信息挖掘商业价值。
• 科研领域：如气象研究中综合卫星数据、地面观测等多源数据建模。

4.与“大数据”的区别

• 多数据：更强调数据来源和类型的多样性，不特指规模，可能涉及中小规模的多源数据整合（）。
• 大数据：核心特征是3V——大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety），且需特殊技术处理（）。

提示

需注意“多数据”并非标准化术语，实际使用中可能与大数据的部分含义重叠。建议根据具体场景（如技术文档或商业报告）进一步确认其指向。

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